Результат генерации в нейросети Kandinsky 2.1 со стилями «Малевич», «киберпанк», «советский мультфильм» и «картина маслом».
NVIDIA представила ИИ, который генерирует видео с высоким разрешением по текстовому описанию
Популярная нейросеть Stable Diffusion XL позволяет настраивать точность соответствия запросу, число шагов и прочие параметры генерации. С помощью новейших современных технологий мы можем показать подписчикам избранные полотна из нашего собрания и увидеть, как нейросетью трактуются известные. Нейросети показали, каким мог "видеть" город известный художник Казимир Малевич, если бы попал сюда в наши дни. Нейронный Казимир: как искусственный интеллект повторяет работы Малевича.
Статистическое изображение как форма медиаискусства
- История создания Малевич
- Популярное
- Вологодские студенты обучили нейросеть распознавать рак легких - 35медиа
- Новые комментарии
- Как нарисовали бы Петербург известные художники: версия нейросети
- Русский музей запустил собственную нейросеть в сообществе ВКонтакте - События - Русский музей
Русский музей запустил собственную нейросеть в сообществе ВКонтакте - События
Чтобы не учить только краткосрочные зависимости между пикселями и текстами, а делать это более высокоуровнево, обучение модели проходит в 2 этапа: Предварительно сжатые изображения с разрешением 256х256 поступают на вход автоэнкодера мы обучили свой SBER VQ-GAN, улучшив метрики для генерации по некоторым доменам, и об этом как раз рассказывали тут , причем также поделились кодом , который учится сжимать изображение в матрицу токенов 32х32. Фактор сжатия 8 позволяет восстанавливать изображение с небольшой потерей качества: см. Для токенизации текстов использовался токенизатор YTTM. Публикация описывает её общими словами, но обходит вниманием некоторые важные нюансы реализации. Он включает такие детали, как позиционное кодирование блоков картинки, свёрточные и координатные маски Attention-слоёв, общее представление эмбеддингов текста и картинок, взвешенные лоссы для текстов и изображений, dropout-токенизатор. Из-за огромных вычислительных требований эффективно обучать модель можно только в режиме точности fp16.
Это в 5-7 раз быстрее, чем обучение в классическом fp32. Кроме того, модель с таким подходом занимает меньше места. Но ограничение точности представления чисел повлекло за собой множество сложностей для такой глубокой архитектуры: a иногда встречающиеся очень большие значения внутри сети приводят к вырождению лосса в Nan и прекращению обучения; b при малых значениях learning rate, помогающих избежать проблемы а , сеть перестает улучшаться и расходится из-за большого числа нулей в градиентах. Для решения этих проблем мы имплементировали несколько идей из работы китайского университета Цинхуа CogView , а также провели свои исследования стабильности, с помощью которых нашли ещё несколько архитектурных идей, помогающих стабилизировать обучение. Так как делать это приходилось прямо в процессе обучения модели, путь тренировки вышел долгим и тернистым.
Сбор данных и их фильтрация: безусловно, когда мы говорим об архитектуре, нововведениях и других технических тонкостях, нельзя не упомянуть такой важный аспект как данные. Как известно, для обучения трансформеров их должно быть много, причем «чистых».
И вот что получилось… Что же это за геометрические фигуры? С трудом, но различаем на фото скалу Шаманку на острове Ольхон. А что за художник, уже догадались? Конечно, не кто иной, как Казимир Малевич в своем любимом стиле. Скала-Шаманка состоит из геометрических фигур. Кстати, он один из первых представителей экспрессионизма.
А самой узнаваемой работой стала картина «Крик». Работы Мунка наполнены грустью и печалью, а вот Байкал нейросеть показала вполне весело. Вот так бы выглядела бухта Песчаная, если бы ее увидел Эдвард Мунк.
То есть одно и то же описание дает жизнь бесконечному числу изображений.
Еще важный момент — Midjourney или Stable diffusion обогащают вашу короткую фразу, усиливают, интенсифицируют, развивают её, привнося детали, атмосферу, ассоциации и настроения, которые вы не закладывали, которые вы даже не могли себе представить. Всё это переворачивает наше предположение, что текст ограничивает значение изображений, поскольку один и тот же текстовый запрос можно использовать для создания бесконечного числа изображений — каждый раз будет возникать новый визуальный мир. ИИ — это инструмент или соавтор? И кто-то из моих читателей однажды прокомментировал: «Ну, нет, вообще-то от тебя здесь один процент, а от ИИ — 99 процентов».
Разумеется, этот ответ — it depends. Наш телефон со своей прекрасной камерой — это соавтор, наше перо — тоже соавтор. Одна из историй в истории культуры — это история автоматизации. Сначала рисовали от руки, затем Дюрер придумал «перспективную машину».
Потом была изобретена camera lucida, а за ней — фотография. Конечно, это новая степень автоматизации, когда ваше текстовое описание превращается в картинку, и можно говорить, что машина играет всё большую роль в создании произведений искусства. Но это началось не сегодня. Это началось даже не вчера.
Другой вариант — когда коммерческий иллюстратор также пытается получить что-то конкретное и часами мучается, чтобы добиться нужного для себя результата, например, фона для какой-нибудь видеоигры. Мы видим, что он контролирует ИИ гораздо сильнее. То есть правильный ответ на наш вопрос: ИИ — это не «инструмент», и не «соавтор», а целая вереница разных возможностей. Когда Тарковский создавал свои фильмы, обычно он даже не смотрел в камеру, он доверял своему оператору.
Но когда снимали «Сталкера» — вы помните эту историю — весь материал оказался засвечен, пришлось переснимать — и Тарковский начал заглядывать в кадр, и это стало для оператора большой проблемой. Так что я бы сказал, что произведения искусства всегда создавались в коллективе. Этот миф — об одиноком гении, который всё делает сам — возник в эпоху романтизма. И именно из-за этого мифа художественный мир десятилетиями не хотел принимать цифровое искусство, как не хотел принимать фотографию.
Конечно, если за художника работает машина, непонятно, за что ему нужно платить и за какие заслуги возводить этого художника на пьедестал, однако некоторые авторы, такие как Энди Уорхол, прекрасно на этом сыграли. Как должно измениться художественное образование в эпоху ИИ? Самый простой ответ на этот вопрос: чтобы работать с ИИ, нужно учить историю искусств, тренировать глаз, ходить в музеи, освоить Photoshop. Это и правда так.
Поскольку наступает эпоха, когда любой человек может сделать хорошую картинку, профессионалами будут те, кто в состоянии сделать очень-очень хорошую картинку, то есть довести её до ума в правильном направлении. Когда мои коллеги начали с восторгом выставлять свои картинки в соцсетях, мне было очень стыдно, поскольку эти картинки были ужасны. Потому что нельзя сказать: вам нужен просто концепт, а ИИ сделает всё остальное, нет, вам нужен глаз, который увидит, как трансформировать композицию и свет. Так что в этом смысле художественное образование становится еще более важным, если вы хотите быть конкурентоспособным в этом поле.
Из серии «Meta abstractions 001», май 2023 Изображение, созданное нейросетью Midjourney v 5. И, наверное, довольно скоро одна нейросеть будет создавать изображение, а вторая ей советовать, как улучшить композицию. Но на ранних периодах развивать визуальные знания будет полезным. Однако самое полезное — это знание истории культуры, те самые референсы, которые мы можем дать нейросети.
Мы можем взять идею XV века или что-то из ранних работ Кабакова, но их надо знать, поскольку в противном случае наружу будет выходить массовое сознание, и у вас получатся красотки с накачанными бюстами. Так что самое важное — это даже не обучение глаза, а обучение мозга. Знаете, на Западе гуманитарии постоянно хнычут, что никто не идёт изучать историю искусства или английскую литературу — потому что никто не хочет потом сидеть без работы. Но сейчас, я полагаю, именно эти знания могут оказаться применимы, поскольку люди, у которых есть культурная память, смогут создавать более интересные вещи.
Кастомизация пока не такая простая, но она возможна и станет еще проще в самом ближайшем будущем. Тогда можно будет вынуть майонез из салата и питаться здоровой пищей.
Это Малевич, композиция ясная и четкая Это нейросеть, бессмысленный набор фигур Малевич часто использовал этот оттенок синего, узнаю руку мастера Яркий визуал, но авторской мысли нет — нейросеть Ну это уж точно Малевич, «Супрематическая композиция» Нейросеть, хотя на Малевича действительно в этот раз похоже Картина необычная, но это все-таки Малевич Слишком странно: нейросеть не умеет рисовать людей Это деревце точно рисовал художник, выбираю Малевича Странные сочетания цветов — похоже, их выбрал алгоритм А вот это уже Малевич: в картине чувствуется динамика Что это? Лес, машины, люди? Нейросеть не поняла запроса Нейросеть не смогла бы изобразить человека так эмоционально — точно Малевич Нейросеть может генерировать не только убедительную абстракцию, это она Интересная композиция, похоже на этюд — думаю, это Малевич Фигуры на заднем плане размытые и кривые, это точно нейросеть Для нейросети слишком неочевидный ракурс, это Малевич Наряд героини странный и не сочетается с лицом — нейросеть Малевич создавал рекламные плакаты?
Примеры запросов и стилей генерации изображений
По сравнению с полностью бесплатным конкурентом Prisma Малевич сильно проигрывает. Однако в программе Призма гораздо меньший набор возможностей. Вы можете бесплатно скачать приложение для обработки фото MLVCH или пользоваться им онлайн на соответствующем сайте. Однако веб-версия отличается долгим сроком ожидания. Где и как скачать утилиту Малевич? Рекомендуется устанавливать Mlvch лишь с официальных источников. Для каждого вида устройств имеется свой магазин приложений: для iPhone и iPad — это App Store, подробности в статье « Малевич на Айфон «; для смартфонов и планшетов на платформе Android — Google Play Market Инструкция как скачать программу на свой смартфон тут. Также вы можете бесплатно скачать программу Малевич через торрент и загрузить ее на устройство. Вбиваете в поиске Mlvch и выбираете первый вариант. На данный момент Малевич является одной из самых популярных утилит в магазинах приложений!
Но для посетителей интрига и азарт делают своё дело, и в какой-то момент даже кажется, что картин как-то мало. Оценить талант нейросети можно до 1 марта, выставка будет в залах постоянной экспозиции музея. Но никогда нейросеть не сможет заменить ни художника, ни музей. Это игра. Цифровая история в художественных музеях способна только, возможно, немного переключить внимание. Потому что мы все понимаем, музейная усталость — она есть, — утверждает заведующая сектором по рекламно-информационной работе воронежского художественного музея имени Крамского Анна Палий. Ранее нейросеть создала музыку, олицетворяющую Воронеж. Город попал на музыкальную карту России, где каждый город звучит по-особенному. Подробнее читайте здесь.
Согласно гипотезе, Вселенная простирается куда дальше, чем могут заглянуть современные телескопы. В этих отдаленных регионах инфляция продолжается уже миллиарды лет, что наводит на мысли, что Вселенная, в которой мы живем, может быть не единственной из существующих.
Цель проекта — обучение нейросети распознавать на снимках злокачественные новообразования, а также классифицировать рак легких. Инициативную разработку студенты ВоГУ собираются предложить Департаменту здравоохранения Вологодской области. Современный уровень машинной диагностики позволит более эффективно решать задачи региональной программы Вологодской области «Борьба с онкологическими заболеваниями» на 2019—2024 годы, в том числе разгрузить специалистов первичного звена», — отметил Георгий Рапаков. Одна из проблем, на решение которой направлено исследование, это позднее выявление рака легких.
MLVCH - бесплатно скачать онлайн приложение для обработки фото
Для обучения нейросети были использованы опубликованные в широком доступе фотографии и видео. Материалы помогут воссоздать детали и раскрасить снимки более точно, в соответствии с действительностью. Мы уверены, что это поможет многим людям по-другому взглянуть на дорогие им снимки и сохранить их не только в памяти», — прокомментировал Дмитрий Меркушов, руководитель группы машинного обучения Mail.
У OpenAI доступно несколько языковых моделей для разработчиков. Доступ к API у них платный, при расчете тарифов используется система токенов. Работает она так: разработчики платят определенную сумму за тысячу токенов — сгенерированных частей слов. Тысяча токенов равна примерно 750 словам.
Например, в этом абзаце около 60 токенов. Пользователи ботов генерируют текст и таким образом тратят токены, за которые заплатили разработчики. Из-за этого во многих ботах есть лимиты на сообщения, множество рекламы или платная подписка. Вряд ли найдутся альтруисты, готовые предоставить сервис и платить за него из своего кармана.
В результате нейронная сеть сможет распознать разные виды злокачественных новообразований и отличать здоровые легкие от пораженных заболеванием», — поясняет студент ВоГУ Сергей Смекалов. Окончательное решение всегда остается за специалистом и может потребовать дополнительной диагностики. Самое главное здесь — не потерять время на исследованиях и начать лечение как можно раньше», — считает студент ВоГУ Павел Смирнов.
В дальнейшем студенты планируют добиться еще более точных результатов за счет расширения набора данных и привлечения новых методов искусственного интеллекта.
Ограничений на количество обрабатываемых фотографий нет, пользователям станут доступны все функциональности нейросетевой модели. Для обучения нейросети были использованы опубликованные в широком доступе фотографии и видео. Материалы помогут воссоздать детали и раскрасить снимки более точно, в соответствии с действительностью.
Нейросеть Малевич создала герб Брянской области за 2 минуты
«Нейронные сети могут полноценно генерировать голос, полностью копировать его и заставлять озвучивать различные странные вещи. В комментариях на старожилы уже начали уставать от потока новостей про нейросети, однако зрительский интерес к ним все еще не падает. Вместе с тем, чем активнее развиваются нейросети, тем сложнее становится отличать их «творения» от работ обычных людей. Как пользоваться ботами нейросетей ChatGPT и Midjourney в «Телеграме» — и стоит ли это делать. Для обучения нейросети использовался обновленный датасет в размере 1,5 млрд пар «текст — изображение».
Смешанные чувства
- Выставка называется «Возрождённая коллекция».
- Онлайн-курсы
- Липецк в стиле Малевича, Айвазовского и советской анимации создал ФКР в нейросети
- Вологодские студенты обучили нейросеть распознавать рак легких - МК Вологда
NVIDIA представила ИИ, который генерирует видео с высоким разрешением по текстовому описанию
В случае с Midjourney вся работа ведётся через специального бота в Discord, так что составлять запросы можно хоть по дороге на работу, в спортзале или в любом другом месте. Пришла идея, отправил запрос, получил картинку. Как будто рядом с тобой всегда твой собственный художник. Неограниченный доступ на год стоит 30 долларов — я смог успешно оплатить его через pre-pаid Visa, купленную на «Плати», но если у вас есть иностранная карточка, то всё будет ещё проще.
В банке сообщили, что после выхода Kandinsky 2. Самыми популярными запросами стали: «кот», «любовь» и «космос». Нейросеть Kandinsky 2.
Сегодня ведется активная работа по адаптации известных методов обучения нейросетей для квантовых компьютеров и симуляторов. С помощью такой квантовой нейросети российские физики решили несколько задач классификации в рамках глубокого машинного обучения с учителем. Из восьми кубитов квантового процессора, созданного в МФТИ, авторы использовали четыре. Нейросеть, построенная на их базе, состояла из нескольких слоев.
Входные данные кодировались как углы однокубитных операций, составляющих первый слой. Последующие слои перемежались с набором двухкубитных вентилей, запутывающих кубиты. Для поиска оптимальных значений они использовали мини-пакетный градиентный спуск mini-batch gradient descent. Ученые применили свою квантовую нейросеть к трем задачам классификации и одной задаче распознавание изображений.
Вот так нейросеть Craiyon видит человеческую версию Бердск-Онлайн Получить настоящий шедевр можно в несколько кликов Нарисовать картинку с помощью нейросети — настоящее искусство. Получить изображение, которое создаст искусственный интеллект может каждый с помощью запроса из нескольких слов или предложений. В настоящее время существует множество сервисов, которые позволяют пользователям нарисовать картинку с помощью нейросети, большинство из них — англоязычные. Как правило, чем подробнее и точнее запрос, тем качественнее результат. Самая популярная нейросеть: Midjourney Запрос: на английском языке Регистрация и авторизация: необходим аккаунт в Discord, с помощью которого можно зарегистрироваться на сервисе и генерировать изображения. Существует лимит изображений. Особенно хорошо этой нейросети удается хуманизация, Самая популярная нейросеть с запросом на русском языке: ruDALL-E Запрос: на русском языке Регистрация и авторизация: не требуется. Нет лимитов на количество изображений. Однако, по сравнению с остальными сервисами, у ruDALL-E достаточно долгое ожидание, которое может составлять до 15-20 минут в зависимости от количества желающих.
Как пользоваться ботами нейросетей ChatGPT и Midjourney в «Телеграме» — и стоит ли это делать
Мы протестировали нейросеть ruDALL-E Malevich и развлечения ради сделали запросы про будущее Архангельска: какой будет природа через много лет, до чего дойдет наука. Фото сгенерированы нейросетью «Шедеврум» по запросу «Петербургского дневника». «Нейронные сети могут полноценно генерировать голос, полностью копировать его и заставлять озвучивать различные странные вещи. Полотна великих русских художников, которые были утрачены в ходе Сталинградской битвы, воссозданы нейросетью Сбера Kandinsky и представлены широкой аудитории. На днях открыл для себя нейросеть ruDALL-E. Что она делает: вы пишете некий текст, а нейросеть генерирует изображение. Эти инструменты — Midjourney, Stable Diffusion, RunwayML — используют одну и ту же систему нейронной сети, обученной на огромном количестве изображений.